私募钥匙指标(边缘计算是什么？)
1. 边缘计算是什么？
2019年8月15日消息，知名创投调研机构CB Insights撰文详述了边缘计算的发展和应用前景。文章称，云计算已经不足以即时处理和分析由物联网设备、联网汽车和其他数字平台生成或即将生成的数据，这个时候边缘计算能够派上用场。该技术拥有着应用于诸多行业领域和发挥巨大作用的潜力。
以下是文章主要内容：
有时更快的数据处理是一种奢侈——有时它生死攸关。
例如，自动驾驶汽车本质上是一台装有轮子的高性能计算机，它通过大量的传感器来收集数据。为了使得这些车辆能够安全可靠地运行，它们需要立即对周围的环境做出反应。处理速度的任何延迟都有可能是致命的。虽然联网设备的数据处理现在主要是在云端进行的，但在中央服务器之间来回传送数据可能需要几秒钟的时间。这一时间跨度太长了。
边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。
据估计，到2020年，每人每天平均将产生1.5GB的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，云计算可能无法完全处理这些数据——尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。
边缘计算是云计算以外的另一种可选解决方案，未来它的应用范围很有可能将远不止是无人驾驶汽车。
包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术，这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。虽然亚马逊云服务Amazon Web Services（AWS）在公共云领域仍然占据主导地位，但谁将成为这个新兴的边缘计算领域的领导者仍有待观察。
在本文中，我们将深入探讨什么是边缘计算，与该技术相关的优势，以及它在各行各业中的应用。
一个充满变化的计算领域
在了解边缘计算之前，我们必须先来看看它的前身——云计算——是如何为遍布全球的物联网（IoT）设备铺平道路的。
云计算 赋能 互联世界
从可穿戴设备到联网厨房电器，联网设备可以说无处不在。据估计，到2019年，全球物联网市场规模将超过1.7万亿美元，较2013年的4860亿美元增长逾两倍。
因此，云计算——许多智能设备连接到互联网来运作的过程——已经成为一种越来越主流的趋势。
云计算使得公司能够在自己的物理硬件之外，通过远程服务器网络（俗称“云”）存储和处理数据（以及其他的计算任务）。
例如，你可以选择使用苹果的iCloud云服务来备份你的智能手机，然后你可以通过另一个联网设备（比如你的台式电脑）检索智能手机里的数据，方法是登录你的账户连接到云。你的信息不再受到智能手机或台式机的内部硬盘容量的限制。
这只是众多云计算用例之一。另一个例子是通过Web端或移动浏览器来访问各种完整的应用程序。由于云计算越来越受欢迎，它吸引了亚马逊谷歌、微软和IBM等大型科技公司入局。据私有云管理公司RightScale于2018年进行的一项调查显示，在主要的公共云提供商当中，亚马逊AWS和微软Azure分列第一和第二。
图示：越来越多的企业在公共云上运行应用程序
但是集中式云计算并不适合所有的应用程序和用例。边缘计算则能够在传统云基础设施可能难以解决的领域提供解决方案。
向边缘计算的转变
在我们到处充斥着数据的未来，将有数十亿部设备连接到互联网，因此更快更可靠的数据处理将变得至关重要。
近年来，云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。
最终，并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。在某些情况下，这种数据的往返传输能够——也应该——避免。
由此，边缘计算应运而生。
根据CB Insights的市场规模量化工具，到2022年，全球边缘计算市场规模预计将达到67.2亿美元。虽然这是一个新兴领域，但在云计算覆盖的一些领域，边缘计算的运行效率可能要更高。
边缘计算使得数据能够在最近端（如电动机、泵、发电机或其他的传感器）进行处理，减少在云端之间来回传输数据的需要。
市场研究公司IDC称，边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络，在本地处理或存储关键数据，并将所有接收到的数据推送到中央数据中心或云存储库，其覆盖范围不到100平方英尺”。
例如，一列火车可能包含可以立即提供其发动机状态信息的传感器。在边缘计算中，传感器数据不需要传输到火车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。
本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云的数据变少时，发生延迟的可能性——云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟——就会降低。
这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。
随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算。
边缘计算具体是指在网络的“边缘”处或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。
换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘；因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。”
说回我们的火车场景：传感器能够收集数据，但不能立即就数据采取行动。例如，如果一名火车工程师想要了解火车车轮和刹车是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要维修。
在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的（与确定引擎状态不同）。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回到中央云。
图示：云计算、雾计算与边缘计算
因此，要记住的是，虽然边缘计算给云计算带来补充，并且与雾计算一起非常紧密地运作，但它绝不是二者的替代者。
边缘计算 的优势
虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括：
·实时或更快速的数据处理和分析：数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间。
·较低的成本：企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。
·网络流量较少：随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。
·更高的应用程序运行效率：随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高效地运行。
削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。
例如，如果一家公司使用中央云来存储它的数据，云一旦宕机，那么数据将无法访问，直至问题得到修复——公司可能因而蒙受严重的业务损失。
2016年，Salesforce网站的北美14站点（又名NA14）宕机超过24个小时。客户无法访问用户数据，从电话号码到电子邮件等等，业务运营遭受严重的破坏。
此后，Salesforce将它的物联网云转移到亚马逊的AWS上，但是这次宕机事件凸显了仅仅依赖云的一大弊病。
减少对云的依赖也意味着某些设备可以稳定地离线运行。这在互联网连接受限的地区尤其能够派上用场——无论是在严重缺乏网络服务的特定地区，还是油田等通常无法访问的偏远地区。
边缘计算的另一个关键优势与安全性和合规性有关。随着政府越来越关注企业如何利用消费者的数据，这一点尤为重要。
欧盟（EU）最近实施的《通用数据保护条例》（GDPR）就是一例。该条例旨在保护个人可识别信息免遭数据滥用。
由于边缘设备能够在收集和本地处理数据，数据不必传输到云端。因此，敏感信息不需要经由网络，这样要是云遭到网络攻击，影响也不会那么严重。
边缘计算还能够让新兴联网设备和旧式的“遗留”设备之间实现互通。它将旧式系统使用的通信协议“转换成现代联网设备能够理解的语言”。这意味着传统工业设备可以无缝且高效地连接到现代的物联网平台。
边缘计算发展现状
今天，边缘计算市场仍然处于初期发展阶段。但随着越来越多的设备连网，它似乎备受关注。
主宰云计算市场的那些公司（亚马逊、谷歌和微软）正在成为边缘计算领域的领先者。
去年，亚马逊携AWS Greengrass进军边缘计算领域，走在了行业的前面。该服务将AWS扩展到设备上，这样它们就可以“在本地处理它们所生成的数据，同时仍然可以使用云来进行管理、数据分析和持久的存储”。
微软在这一领域也有一些大动作。该公司计划在未来4年在物联网领域投入50亿美元，其中包括边缘计算项目。
微软发布了它的Azure IoT Edge解决方案，该方案“将云分析扩展到边缘设备”，支持离线使用。该公司还希望聚焦于边缘的人工智能应用。
谷歌也不甘示弱。它在本月早些时候宣布了两款新产品，意在帮助改善边缘联网设备的开发。它们分别是硬件芯片Edge TPU和软件堆栈Cloud IoT Edge。
谷歌表示，“Cloud IoT Edge将谷歌云强大的数据处理和机器学习功能扩展到数十亿台边缘设备，比如机器人手臂、风力涡轮机和石油钻塔，这样它们就能够对来自其传感器的数据进行实时操作，并在本地进行结果预测。”
然而，有意涉足该领域的并不只是这三大科技巨头。
随着联网设备越来越多地涌现，新兴生态系统中的许多玩家都正在开发软件和技术来帮助边缘计算实现腾飞。
在接下来的四年里，惠普企业将在边缘计算领域投资40亿美元。该公司的Edgeline Converged Edge Systems系统的目标客户是那些希望获得数据中心级计算能力，且通常在边远地区运营的工业合作伙伴。
它的系统承诺在不依赖于将数据发送到云或数据中心的情况下，为工业运营（比如石油钻井平台、工厂或铜矿）提供来自联网设备的洞见。
在新兴的边缘计算领域，其他主要的竞争者包括Scale Computing、Vertiv、华为、富士通和诺基亚等。
人工智能芯片制造商英伟达于2017年推出了Jetson TX2，这是一个面向边缘设备的人工智能计算平台。它的前身是Jetson TX1，它号称要“重新定义将高级AI从云端扩展到边缘的可能性”。
许多著名的公司也在投资布局边缘计算，包括通用电气、英特尔、戴尔、IBM、思科、惠普企业、微软、SAP SE和AT&T。
例如，在私募市场上，戴尔和英特尔均投资了为工商业物联网应用提供边缘智能的Foghorn公司。戴尔还参与了物联网边缘平台IOTech的种子轮融资。
上面提到的许多公司，包括思科、戴尔和微软，也已经联合起来组成了OpenFog联盟。该组织的目标是标准化这项技术的应用。
边缘计算在各行各业的应用
随着传感器价格和计算成本的持续下降，更多的“东西”将被连接到互联网。
随着更多的联网设备变得可用，边缘计算将在各行各业中得到越来越多的应用，尤其是在云计算效率低下的一些领域。
我们已经开始看到该技术在多个不同的行业领域产生影响。
“当我们把云的威力下沉到设备（即边缘）时，我们可带来实时地响应、分析和行动的能力，尤其是在网络条件有限或者缺乏网络的地区……它还处于初期发展阶段，但我们正开始看到这些新功能能够应用于解决全球范围的一些重大挑战。”——微软首席技术官凯文 · 斯科特（Kevin Scott）
从自动驾驶汽车到农业，以下几个行业将会从边缘计算的潜力中获益。
交通运输
边缘计算技术最显而易见的潜在应用之一是交通运输——更具体地说，是无人驾驶汽车。
自动驾驶汽车装备了各种各样的传感器，从摄像头到雷达到激光系统，来帮助车辆运行。
如前所述，这些自动驾驶汽车可以利用边缘计算，通过这些传感器在离车辆更近的地方处理数据，进而尽可能地减少系统在驾驶过程中的响应时间。虽然无人驾驶汽车还不是主流趋势，但公司们正在未雨绸缪。
今年早些时候，汽车边缘计算联盟（AECC）宣布将启动以联网汽车解决方案为重点的项目。
“联网汽车正迅速地从豪华车型和高端品牌扩张到大批量的中端车型。汽车行业将很快达到一个临界点，届时汽车所产生的数据量将超过现有的云、计算和通信基础设施资源。”——AECC主席兼总裁村田兼一（Kenichi Murata）
该联盟的成员包括DENSO Corporation、丰田汽车、AT&T、爱立信、英特尔等公司。
不过，不仅仅是自动驾驶汽车会产生大量的数据并需要实时处理。飞机、火车和其他的交通工具也是如此——不管它们有没有人类驾驶。
例如，飞机制造商庞巴迪（Bombardier）的C系列飞机就装备了大量的传感器来迅速检测发动机的性能问题。在12小时的飞行中，飞机产生了多达844 TB的数据。边缘计算支持对数据进行实时处理，因此该公司能够主动处理引擎问题。
医疗保健
如今，人们越来越喜欢佩戴健身追踪设备、血糖监测仪、智能手表和其他监测健康状况的可穿戴设备。
但是，要真正地从所收集的海量数据中获益，实时分析可能是必不可少的——许多的可穿戴设备直接连接到云上，但也有其他的一些设备支持离线运行。
一些可穿戴健康监控器可以在不连接云的情况下本地分析脉搏数据或睡眠模式。然后，医生可以当场对病人进行评估，并就病人的健康状况提供即时反馈。
但在医疗保健领域，边缘计算的潜力远不局限于可穿戴设备。
不妨想想，快速的数据处理能够给远程患者监控、住院患者护理以及医院和诊所的医疗管理带来多大的好处。
医生和临床医生将能够为患者提供更快、更好的护理，同时患者所生成的健康数据也多了一层安全保护。医院病床平均有20个以上的联网设备，会产生大量的数据。这些数据的处理将直接发生在更靠近边缘的地方，而不是将保密数据发送到云端，因此能够避免数据被不当访问的风险。
如前所述，本地化数据处理意味着大范围的云端或网络故障不会影响业务运转。即使云操作中断，这些医院的传感器也能独立地正常运行。
制造业
智能制造有望从现代工厂大量部署的传感器中获得洞见。
由于能够减少滞后，边缘计算可能会使得制造流程能够更快速地做出响应和变动，能够实时地应用数据分析得出的洞见和实时行动。这可能包括在机器过热之前将其关闭。
一家工厂可以使用两个机器人来完成同样的任务，两个机器人装有传感器，并连接到一个边缘设备上。边缘设备可以通过运行一个机器学习模型来预测其中一个机器人是否会操作失败。
如果边缘设备断定机器人很可能会出现故障，它就会触发行动来阻止或减慢机器人的运转。这会使得工厂能够实时地评估潜在的故障。
如果机器人能够自己处理数据，它们也可能变得更加自给自足和反应灵敏。
边缘计算应该支持更快地从大数据中更多的洞见，以及支持将更多的机器学习技术应用到业务运营中。
最终目标是，挖掘实时产生的海量数据的巨大价值，防止安全隐患，并减少工厂车间机器运转中断的情况。
农业和智能农场
边缘计算非常适合应用于农业，因为农场经常处于偏远的位置和恶劣的环境中，可能存在带宽和网络连接方面的问题。
现在，想要改善网络连接的智能农场需要在昂贵的光纤、微波连接或者拥有一颗全天候运行的卫星上进行投资；而边缘计算则是一种合适的、具有成本效益的替代方案。
智能农场可以使用边缘计算来监测温度和设备性能，以及自动让各种设备（比如过热的泵）减缓运转或者关闭。
能源和电网控制
边缘计算或许在整个能源行业都尤其有效，尤其是在石油和天然气设施的安全监测方面。
例如，压力和湿度传感器应当受到严密监控，不能在连接性上出差错，尤其是考虑到这些传感器大多位于偏远地区。如果出现异常情况——比如油管过热——却没有被及时注意到，那就可能会发生灾难性的爆炸。
边缘计算的另一个好处是能够实时检测设备故障。通过电网控制，传感器可以监控从电动汽车到风力发电厂的一切设施所产生的能源，有助于相应作出决策来降低成本和提高能源生产效率。
其他行业领域的应用
其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的各种信息，可以从减少对云计算的依赖中获益。
零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验。如今，许多零售商都在致力于改善店内体验，优化数据收集和分析的方式对它们而言绝对很有意义——尤其是考虑到许多零售商已经在尝试使用联网的智能显示屏。
此外，很多人使用店内平板电脑所生成的销售点数据，这些数据会被传输到云端或数据中心。借助边缘计算，数据可以在本地进行分析，从而减少敏感数据泄漏的风险。
总结
从可穿戴设备到汽车再到机器人，物联网设备正呈现出越来越强劲的发展势头。
随着我们朝着更加互联的生态系统迈进，数据生成将继续飞速增加，尤其是在5G技术取得腾飞，进一步加快网络连接以后。虽然中央云或数据中心传统上一直是数据管理、处理和存储的首选，但这两种方案都存在局限性。边缘计算可以充当替代解决方案，但由于该技术仍处于起步阶段，因此还很难预料其未来的发展。
设备能力方面的挑战——包括开发能够处理云端分流的计算任务的软件和硬件的能力——可能会出现。能否教会机器在能够在边缘执行的计算任务和需要云端执行的计算任务之间切换，也是一个挑战。
即便如此，随着边缘计算更多地被采用，企业将有更多的机会在各个领域测试和部署这种技术。
有些用例可能比其他用例更能证明边缘计算的价值，但整体来看，该技术对我们整个互联生态系统的潜在影响则可能是翻天覆地的。
原文链接：https://blog.csdn.net/hello_zybwl/article/details/89219832
2. 如何炼成股市潜伏高手？
短短的一句提问，把楼主交易的个人偏好就暴露了-----潜伏，就是崇尚左侧交易。
要想成为潜伏高手，就得充分掌握左侧交易的要点和精髓。
在股市中，绝大部分人喜欢顺势而为，所谓的顺势而为就是右侧交易，喜欢右侧交易的人，往往是对自己交易的不自信而造成的一种操作习惯，此类人认为反转点很难捕捉、很难判断，所以，不奢求自己能够抓到反转点，只求反转之后能够及时顺应趋势而上车，殊不知，现如今的节奏，右侧交易的难度其实比左侧交易更大（为什么右侧难，往往筑底后都是突然逼空式长阳，等你反应过来又尴尬了，追不追？哪里追？追的话又套你好几天，逼得你怀疑人生为止，不追又继续震荡向上，所以，好尴尬！），所以，绝大多数人就是无法盈利。而左侧交易，其实要比右侧交易从容的多，容易的多。
我们都知道，股市的走势千变万化，永远不可能有重复的走势，但是如果你仔细回看的话就会发现，虽然股市每一轮下跌的表象变幻莫测、五花八门，但成功的交易者都是善于总结内在永恒不变的核心规律的人，下跌无非分两种：一种缓跌、一种急跌。缓跌就是碎步震荡的方式完成底部构造，而急跌都是通过不断加速形态杀出恐慌盘，然后伺机反转。为了充分验证我的说法，我拿沪指最近一年多的走势举例说明吧。
一、慢跌型
2018年5月2日，碎步震荡构筑阶段底，然后伺机反弹
2018年7月6日，同上
2018年9月18日，同上
2019年1月3日，同上。
2019年6月，同上
以上几次都是缓跌筑底型，此类型反转点如何判断？
一般都有几个技术条件：1‘、MACD绿柱不断缩小，呈现跌无可跌的盘面特征；2、盘面死气沉沉，股民心灰意冷，懒得看盘了；3、多项技术指标底背离（不管你擅长或习惯于用某一个，都不妨多参考几个指标）4、情绪指标跌落至冰点，盘面几无热点或偶有热点也缺乏延续性。
二、急跌型
2018年2月9日，欧美股市暴跌，沪指高位下跌后急跌反转
2018年3月23日，特朗普宣布对中国商品加征关税，急跌反转
2018年10月19日，这个阶段比较特殊，并没有任何利空，反而是天天利好（10月12日，数十家公司发声维稳，10月15日，深圳市政府斥资百亿化解流动性危机+IPO暂停+并购重组改革，10月17日职业年金入市+证监会放宽借壳，10月18日，国资驰援），但这就是玄机所在了，当时我在所处的机构中，劝诫大家别急着抄底，原因很简单，任何底部都不是救出来的，底部是自己走出来的，只要市场底部没到，往往越救越跌，这样也是心理战，把你们的任何希望都击碎，才能构成反转，直到10月19号，当国家高层多部位同时发出重大利好时（而此时股民已经见到利好而麻木了）才开始筑底反转并展开新行情。
这类型共同点：1、不管利好还是利空，都在股民心理崩溃的时候才出现反转，2、指标开口过大，构成短线超卖，3、均线开口较大，呈现向下发散型，4底部明显放量，下跌速率异常。这些就是此类反转的要件。
说到这里，可能有的朋友会问了，2018年6月19日那天利空袭击市场收大阴线，而且放量那么明显，为什么那里不反转呢？原因很简单：1、彼时市场刚刚经过一轮炒作，食品、服装等消费类板块刚刚经历一轮炒作，市场需要情绪宣泄，而且刚刚开始宣泄 2、在3000点重要关口下跌，很多股民认为这里有支撑，认为整数支撑概率大，即便跌破，也往往成为不破不立的理论依据。所以，我记得很清楚，当时那个位置，股民多数是看多的，所以，那天的下跌放量是散户在抄底，散户在抄的底，基本都成不了底，这是铁律。
总之，不管缓跌也好，急跌也罢，想要更好的判断，最关键一点要从股民情绪指标入手，也就是心理面分析，由以上相应特征加上股民信心的崩溃做验证，基本十拿九稳，只要股民信心不死，其他指标都可能是陷阱。牢记！
以上这些就是左侧交易的精髓，不瞒大家，我也是崇尚左侧交易的人，多年屹立股市而不倒，并且保持10几年持续稳定盈利，能做到这些绝非偶然，上面这些都是我多年屡屡准确抄底反转点的秘籍。如果光听我说，可能很多人都不以为然，觉得是在吹牛，那么如果你持续跟踪我的资讯，相信久而久之就会领教到我的功力了。。就拿近期来说，我在8月6日早盘提示大家盘中急跌加上放量，将构成本轮下跌的第一介入点，8月15日，外围再次暴跌，风声鹤唳，早盘一片恐慌情绪，我在早盘资讯中提示大盘今日低开一个多点基本已成事实，但是不用害怕，沪指在2723-2756将构成支撑，第二买点即将出现，请大家提前做好进场准备，这些都是刚刚经历的事情，正好可以作为我今天这些理论的实战例子。
总之，我的观点是，想要成为潜伏高手，就要充分掌握左侧交易的精髓，前面所说的那么多技术特征要件都是判断前提，而股民心理的崩溃才是促成这个反转点的真正核心要件。
我的每个回答都是肺腑之言，都是实战历练过来的成功秘籍，现在在头条毫无保留的倾情奉献，篇篇都是价值千金，就看谁是有缘人了，如果您认可我的观点，请点赞关注，更多资讯观点持续更新中！谢谢！
3. 证券从业资格证的就业前景怎么样，能从事什么样的工作？
证券资格是进入证券行业的基础准入类证书，取得证券从业资格证书以后，可以在券商、上市公司、投资公司、等从事证券行业的相关工作。还是进入财经媒体，政府经济部门等的重要参考！
取得入门资格需要经过考试，入门资格考试科目设定两门，名称分别为《证券市场基本法律法规》和《金融市场基础知识》。成绩合格后，长期有效！
长远来看，这个资格证的含金量还是非常高的。并且在我国金融改革的大背景下，资本市场的健全，健康，全面，高效的发展刻不容缓。2018年以来，国际金融机构贝莱德成功登记备案第1支境内私募证券投资基金，为中国合格投资者提供投资服务。放宽外资金融机构进军中国市场的各种条件，以及股比限制，让我们看到了外资金融机构进军中国市场步伐加快。
我国金融市场开放政策接连落地，沪港通深港通的交易额逐渐扩大，互联通的积极推进，正在加快我国资本市场与全球资本市场的对接，为全球资本走进来，和国内资本走出去提供了良好的条件和通道。我国金融改革从2015年起供给侧改革，2016年供给侧改革加金融防风险。2017年金融监管风暴。2018年供给侧改革下半场。到了2019年供给侧改革仍是重要的政策主线。并且后续金融开放有望加速，外资进入门槛进一步降低，进一步促进中外资金，金融机构之间的公平与多元化多层次竞争，从而倒逼国内金融机构创新业务提高金融服务效率。
2019年7月22日，科创板在上海交易所正式鸣锣开市。从此中国资本市场，向科技创新企业开放大门，进一步完善了我国资本市场的组成形式。
由此来看这一系列的改革过程中，会创造一些专业的工作岗位，尤其需要专业的人才来为一系列金融改革完成最基础的建设，并且为市场提供专业的服务。这样才能为国家的金融改革提供人才支持，而证券从业资格证，是一个非常基础的从业资格，所以考取证券从业资格证的前景是非常广阔的，也是很有必要的。希望我的回答对你有所帮助。
